三、協同工作

在現實系統中，API 網關與 API 管理從來不是“二選一”的問題，而是“雙劍合璧”的組合。一個負責流量的運行時調度與保護，一個負責 API 的生產、發布與運營。只有將兩者協同配合，才能構建出一個既高效又可持續運營的 API 基礎設施。

1、分層架構中的協同角色

在平臺化架構中，API 的生命周期可以抽象為三層職責：

這三層中，API 管理平臺主導生產與發布，而 API 網關控制運行時訪問，二者通過接口注冊、服務發現、策略下發等機制協同工作。

例如：

這就形成了從設計 → 發布 → 調用 → 回流反饋的閉環。

2、協同方式：策略聯動與接口同步

具體來說，兩者協同主要體現在以下幾方面：

3、工具組合：開源與商業生態如何配套

這種協同在現代 API 工具鏈中已經非常成熟，無論是開源還是商業方案：

這些方案共同體現出一個趨勢：越成熟的平臺，越注重 API 管理與網關的整合度與自動化程度。

四、未來發展趨勢：向 AI 網關和 MCP Server 管理演進

隨著應用走向大模型范式，API 的角色正在發生根本性變化。從“訪問一個后端服務的接口”變成“通過大模型調用 MCP Server”。這一轉變帶來了新的挑戰，推動著 API 網關與 API 管理進入全新的階段，即 AI 網關和 MCP Server 管理。

AI 網關：

從容器和微服務入口躍遷到模型和 MCP 入口

在容器和微服務的架構下，API 網關負責接入控制、服務發現、協議轉換和安全策略。但大模型時代，重新定義了“流量”與“服務”的內涵，API 網關也完成了從微服務入口到模型入口的躍遷。

為什么需要 AI 網關？

大模型應用中，流量不再是短平快的 HTTP 請求，而是長連接、語義化、高成本、狀態復雜的推理請求。這類請求具有以下新特征：

這些特征都遠超傳統 API 網關的職責范疇，也推動了 AI 網關形態的誕生。

AI 網關的新能力結構

AI 網關可以被視為「大模型接口的基礎設施」，在保留傳統網關核心職責的基礎上，做了以下兩層能力的擴展：

可以說，AI 網關的誕生，標志著“流量”的語義發生了改變：它不再只是請求字節的載體，而是承載了語義理解、Token 分發、成本調度與智能決策的復雜能力，成為企業構建智能應用的基礎入口。

MCP Server：大模型時代，也需要管理工具

在傳統應用中，API 是確定性的輸入輸出接口，供消費者調用；而在大模型應用中，調用方變成了大模型，被調用方變成了 MCP Server，因此，傳統 API 管理平臺（基于 Swagger 規范進行設計 → 開發 → 測試 → 發布 → 監控 → 迭代）已無法契合 MCP 規范。

正如早期 REST API 的爆發催生了 Postman、Apifox 等 API 管理工具，MCP 的繁榮也將催生了 MCP Server（AI 原生的 API）管理，這一全新的訴求。

參考 API 管理，它可能需要具備以下能力：

回顧整個接口技術的發展，我們可以看到一個清晰的“雙軌演進”軌跡：API 網關負責流量的全生命周期管理，API 管理則面向 API 的全生命周期管理，兩者天然協作。

在微服務時代，一個負責守好入口，一個負責編排出口；大模型時代，它們正逐步共同支撐起模型服務化、調用平臺化、治理自動化的新范式。未來，API 不只是連接，更是智能應用的載體；API 網關和 API 管理，共同構建了現代企業對內對外開放能力的基石。

文章轉載自：Agent 工程師繞不開的必修課：API 網關 vs API 管理

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